Принятие решений в условиях ограниченного выбора

Входные требования: Базовые знания в области теории вероятностей, статистики и программирования.

Зачетные единицы: 5

Семестр: 3

Курс: По выбору

Язык курса: Английский

Цели

Студенты научатся понимать принципы моделирования и моделирования; имитировать примеры со случайным вводом; строить модели дискретных событий; использовать статистические модели для генерации входных данных. Студенты изучат модели построения и запуска систем очередей, инвентаризации и цепочек поставок; научатся проводить анализ моделирования и оценку производительности модели.

Содержание

Основная цель курса - обеспечить базовое отношение к важным аспектам дискретного (в основном дискретного) моделирования с особым упором на примеры, иллюстрирующие принципы моделирования и приложения в области производства, услуг и вычислений. Курс включает общие принципы моделирования, популярные статистические модели, моделирование случайных входов и анализ данных моделирования. Курс не зависит от какого-либо конкретного языка моделирования, в то время как большинство примеров показаны с использованием языка Python. Завершив курс, вы сможете выбрать правильные инструменты для моделирования, понять преимущества и недостатки конкретной модели, оценить производительность и узнать, как выполнить проект моделирования.

Формат

Лабораторные занятия.

Оценка

Посещение обязательно. Студенты не могут пропускать больше одного занятия. Оценка: индивидуальные задания 40%, экзамен 60%